寺田 学（@terapyon）です。2024年10月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitの基本的な使い方を紹介します。 2024年4月には、「⁠Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ」と題し、Steamlitを使ってデスクトップアプリ化をする紹介を行いました。 今回はStreamlitにフォーカスを当てて、よく使う機能を紹介します。Streamlitにはたくさんの機能があり、公式ドキュメント APIリファレンスを見ても、どの機能から使って良いのかわからないという声がありました。今回は、筆者目線でよく使うであろう機能に絞って紹介します。 Streamlitとは StreamlitはPythonで構築できるWeb用のフレームワークです。Pythonのモジュールを定義することで、インタ

QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと

※随時更新、本記事は、親記事「 anond:20211018163759 」も合わせて読むことを推奨しております。 色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。 ★～★★★★★ で個人的なおすすめ度も示している。 ゼロからのPython入門講座：★★★★URL： https://www.python.jp/train/index.html Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。 勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。 paiza ラーニング：★★★★URL： https://

Top > ラーニング > 京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」

本稿は、2021年5月26日に公開した記事を、2023年11月13日の最新情報に合わせて改訂したものです。東大と京大のどちらも2023年版が公開されています。 プログラミング言語Pythonを習得したい場合、まずは教科書型のコンテンツなどで一通りの基礎知識を学ぶ必要があるだろう。そういった目的に合うコンテンツは、書籍を含めてさまざまなものがある。本稿ではその中でも、東京大学もしくは京都大学の授業で使われており信頼性が高い電子書籍、しかも無料で入手可能なものを紹介する。 東大／京大の「Python教科書」電子書籍 東京大学『Pythonプログラミング入門』

コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw

筆者が購入したタイミングでは帯に「おかげさまで7万部突破!」とあり、売れているようです。「ホワイトカラー業務の効率化・自動化に...」とある通り、業務の効率化・自動化のために購入される方が多いのでしょう。 とはいえ、いつものオライリーの書籍のエディトリアルデザインであり、書籍の構成自体もエンジニアライクなもので、どの順番で読めばいいかなど、初学者であればあるほど悩むことが容易に想像できます。まともに最初から順番に読んでいっても挫折してしまいそうです。 実際の作業も、インタラクティブシェル（文字で命令を入力するいわゆる「黒い窓」）と、Pythonテキストファイルなので、慣れてしまえば汎用性高く、それこそ本書に書いてある様々なタスクを実行するのに役立ちますが、本当に初めてPythonを体験する人は、いきなり本書よりも、もう少し簡易に成功体験が積める書籍なり講習で学んでから、実用的に本書を使い倒

Pythonでは、スクレイピングという技術を使って、日々の業務を自動化することができます。今回の記事では、 スクレイピングという技術で何ができるようになるのか スクレイピングをする際に学んでおいた方がよい知識 スクレイピングを学ぶ際に利用すべきWebサイト などについて解説していきます。 結論から言うと、業務の自動化までが目標なら、ProgateやPyQなどのお手頃なサービスで学ぶのがおすすめです。 ただし、スクレイピングを学んでいく中で スクレイピングがうまくできず、調べても原因が不明 取得したデータをどのように活用していいかがわからない 学んだことをどう実践していいかわからず、周りに相談もできない など、壁にぶつかることも多くあります。周りに相談できるエンジニアがいればいいのですが、周囲にスクレイピングに詳しい人がいない場合はプログラミングスクールの活用がおすすめです。 ・スクレイピン

今回は、仕事で使うことを主眼において、PythonとExcelを比較してみよう。結論から言えば、適材適所で用途に応じて使い分けるのがベストだ。とは言え、どのような場合にPythonを使うと良いのか考察してみよう。 Python vs Excel - 五番勝負 第一回戦 - どちらが気軽に使えるか？ 最初に、PythonとExcelで「どちらが気軽に使えるか」を比べてみよう。言うまでもなく、Excelを使う時は、スプレッドシートのセルにデータを入力し、マウスで操作を選んでいくというスタイルだ。これに対して、Pythonはエディタでプログラムを書いて実行するか、Jupyter NotebookやColaboratoryなどの対話実行環境を開いて、プログラムを記述していくというスタイルだ。 ExcelはGUIで操作を行う Pythonはエディタや対話環境を開いてプログラムを記述していく やはり、

(更新日：2019/8/17  コメントをいただいての追記、表記ゆれ等修正をしました。） Pythonエンジニア認定基礎試験を受けて合格しました 勉強のきっかけ 試験勉強前の私の知識 勉強の期間 勉強のステップ その１ ネットの先達の意見を参考にする その２ 『独学プログラマー』を読む その３ PyQをやる その４ 公式テキストを読みながらColaboratoryでコードを動かす その５ DIVE INTO CODEで模擬試験を受ける 試験当日と感想 Pythonエンジニア認定基礎試験を受けて合格しました これから試験を受ける方の参考になればと思い、合格までのことを書きます。久しぶりに試験を受けたのでなかなか大変でした。 勉強のきっかけ Pythonを使ったデータ分析と業務の自動化に興味があるので。VBAでエクセル作業を自動化するのは仕事でやっていたのですが、場当たり的な勉強ですませていま

こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins

【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇‍♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい

Pythonプログラマーというか、元々Python（ときどきR、C言語）で数値シミュレーションをしていた学生が、就職してRubyでWeb開発を行うにあたって勉強したことを書き連ねていくだけの記事です。 もし自分と同じような立場の人（これから後輩としてもどんどん増えていくかも！）がいたら、「ここを押さえておけばRubyは問題なく書けるよ」と教えられるように書いておきます。というのも、レビューを行っていた先輩とのプログラミングのスキルとの開きがあり、先輩も私も「どこが分かってないのか説明できない」状態になってしまってお互いに困ってしまった経験があるからです。 RubyとPythonはよく似ているのですが、思想や見た目で違う部分が多く、片方を勉強するともう片方の理解も深まります。 たまに2ちゃんねるのオカルト板である「見たことある世界によく似た異世界に迷い込んだ」みたいな感覚で、なかなか面白い経

ここHumanGeo社ではPythonを使うことが多く、それは極上の楽しみでもあります。美しく機能的なコードを短時間で記述するのにPythonはうってつけで、私個人にとっても一押しの言語です。仕事に限らずプライベートでも使っています。そんな素晴らしいPythonですが、欠点がないわけではありません。それはあまりにも遅いことです。幸いPythonには、コードをプロファイリングするための優れたツールがいくつかあるので、コードの美しさと速さを共存させることができます。 HumanGeoで働き出した頃、実行に長時間を要すプログラムのボトルネックを探り、何とかしてそれを速くさせるという仕事を担当しました。その内容は、 cProfile や PyCallGraph （ ソース ）、はたまたPyPy（高速なPython用代替インタプリタ）などの各種ツールを使って、プログラムを最適化するためのベストな方法

システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ